Naar inhoud
Tier C — Specialist
Draait in:USGemaakt in:United States
$13.00
output · per 1M tokens
Kosten
565 ms
Antwoordsnelheid
1074
Intelligentie

Verdict — samenvattingLIVE

● LIVE
nu · 2026-10-25

Substantial quality gains across all categories, particularly in coding

✓ Quality improved 20.3 points✓ Coding score jumped to 96✓ Perfect reasoning and factual scores✗ Latency increased 15 percent

The latest benchmark window reveals a dramatic 20.3-point improvement in overall quality, bringing GPT-4o to an exceptional 99.0 score. Most notably, coding performance surged from 45 to 96, representing a transformative leap in this critical capability. Reasoning and factual accuracy both achieved perfect 100 scores, up from their previous levels, while multilingual performance improved to 100 from an already strong 94. This comprehensive enhancement across all evaluated categories suggests significant underlying model improvements. The quality gains come with a measured latency trade-off, with median response time increasing by 15 percent from 1588ms to 1826ms. This remains within acceptable performance boundaries for most applications, though latency-sensitive use cases should account for the moderate slowdown. The consistency across five test runs in both windows provides confidence in these measurements. For developers and organizations currently using GPT-4o, this update represents a compelling upgrade, especially for coding-intensive workflows where the improvement is most pronounced. The near-perfect scores across reasoning, factual accuracy, and multilingual tasks position this model iteration as highly capable for demanding production applications requiring reliable, high-quality outputs.

Kwaliteit

99.0

Latency p50

1,826 ms

Testruns

5

1 van 20

Beeld & uitlegLIVE

OpenAI

gpt-4o-2024-08-06

Tier C — Specialist

Tokonomix-redactie·Gecontroleerd door Mes Kalkan··

GPT-4o-2024-08-06 is een groot taalmodel ontwikkeld door OpenAI, uitgebracht in augustus 2024 als onderdeel van de GPT-4o-familie. Het model vertegenwoordigt een iteratie van OpenAI's multimodale architectuur, hoewel het in deze implementatie voornamelijk functioneert als tekstgeneratiesysteem. Het is ontworpen voor algemene natuurlijke taaltaken, waaronder contentgeneratie, analyse, samenvatting, programmeerassistentie en conversationele toepassingen. Het model verwerkt tekstinvoer en genereert coherente antwoorden over diverse domeinen en gebruikssituaties. Het model maakt gebruik van een transformer-gebaseerde architectuur, getraind op een breed corpus van internettekst en andere gegevensbronnen tot aan de kennisafsluitdatum. Hoewel specifieke parametercounts en architectuurdetails niet publiekelijk zijn vrijgegeven door OpenAI, demonstreert GPT-4o-2024-08-06 capaciteiten die consistent zijn met grootschalige taalmodellen, inclusief contextueel begrip, redeneren en het onderhouden van dialogen over meerdere beurten. De contextvensterspecificaties van het model blijven onbekend door de provider, hoewel wordt verwacht dat het aanzienlijke contextlengtes ondersteunt die typisch zijn voor de GPT-4o-serie. Binnen OpenAI's modelaanbod positioneert GPT-4o-2024-08-06 zich als een capabele algemene optie in de GPT-4o-familie. Het bedient gebruikers die betrouwbare tekstgeneratie nodig hebben zonder noodzakelijkerwijs de absoluut nieuwste modelversie te vereisen. Het model behoudt compatibiliteit met OpenAI's API-infrastructuur en volgt de standaard veiligheids- en contentkaders van het bedrijf. Het is geschikt voor toepassingen variërend van individuele ontwikkelaarsprojecten tot enterprise-integraties die consistente taalmodelprestaties vereisen.

gpt-4o-2024-08-06 van OpenAI is een veelzijdig taalmodel voor uiteenlopende zakelijke en creatieve toepassingen.

— Tokonomix benchmark-samenvatting

Mogelijkheden

toolssource: litellmvisionjson modepdf inputjson schemaparallel toolsprompt cachingmax output tokens: 16384
gpt-4o-2024-08-06 — illustration 1
gpt-4o-2024-08-06: de structured-outputs-snapshot

gpt-4o-2024-08-06 is de release van augustus 2024 van OpenAI's GPT-4o, de snapshot die strikte structured outputs introduceerde binnen de 4o-familie. Het is het model dat schema-gebonden generatie betrouwbaar genoeg maakte om productie-extractie- en tool-calling-pipelines op te bouwen zonder dat je een defensieve parserlaag hoefde te schrijven.

Voor teams die rond die capability hebben gebouwd toen ze uitkwam, is dit vaak het vastgepinde model in hun CI- en eval-pipelines. Voor nieuwe bouwprojecten zijn de floating tag of de GPT-4.1-familie de betere standaardkeuze.

Waar deze snapshot beroemd om was

De voornaamste verandering in de release van 6 augustus 2024 waren strikte structured outputs. Vóór deze snapshot werkte het meestal wel om GPT-4o om JSON te vragen tegen een schema, maar af en toe produceerde het gehallucineerde extra velden, foutieve nesting of waarden van het verkeerde type. Je schreef defensieve parsing en deed retries op de mislukte calls.

De augustus-release schroefde dat strakker aan. De structured-output-modus garandeert schema-conformiteit op de inferentielaag in plaats van op de promptlaag. Een verzoek dat output vraagt die overeenkomt met een JSON-schema krijgt output die overeenkomt met dat JSON-schema, punt. Het patroon van "vraag, parse, valideer, retry bij mislukken" werd voor een hele categorie extractie- en tool-use-werk teruggebracht tot één round trip.

Het downstream-effect op tooling was reëel. Agent frameworks die voorheen elke model-call moesten omhullen met een retry-on-malformed-JSON-lus konden die laag laten vallen. Vendor SDK's voegden directe schema-ondersteuning toe. Pipelines werden eenvoudiger en sneller.

Dat is wat je vastpint wanneer je deze datum aanwijst.

Wat er nog meer in deze snapshot zit

Het volledige feature-oppervlak van GPT-4o per augustus 2024. Tekst- en beeldinvoer. 128k-token contextvenster. Audio via de gelijktijdige endpoints. JSON-modus plus de nieuwe strikte structured outputs. Function calling, met dezelfde verbeteringen in schema-strictheid. Streaming.

De redeneerkwaliteit is solide verbeterd ten opzichte van de launch-snapshot van mei. De november-snapshot zou het later nog verder oprekken, maar augustus was al een merkbare stap vooruit op multi-step-prompts.

Wat niet in deze snapshot zit, is het werk aan redeneer- en schrijfkwaliteit dat in de release van 20 november landde, en uiteraard niets uit de GPT-4.1-familie.

Waarom teams nog steeds op augustus pinnen

Drie redenen komen consistent terug.

Ten eerste downstream-pipelines die rond het structured-outputs-gedrag van augustus zijn gebouwd. Hoewel latere snapshots de schema-strictheid behouden, zijn de specifieke randgevallen — wat er gebeurt met optionele velden, hoe het model omgaat met een schema met diep geneste oneOf, wanneer nulls worden teruggegeven versus weggelaten — op kleine manieren verschoven tussen snapshots. Een pipeline die nauwgezet is afgestemd op het augustus-gedrag kan op latere versies regressies vertonen.

Ten tweede golden-completion CI. Schema-gebonden output is in een testsuite gemakkelijker te asserten dan vrije tekst, waardoor augustus voor veel teams de eerste snapshot was die ze aan hun CI-baselines toevoegden. Die testsuites slagen vandaag nog steeds omdat het model niet is veranderd; de pin bumpen vereist een nieuwe baseline.

Ten derde gereguleerde workflows die deze specifieke identifier hebben goedgekeurd. Sommige compliance-reviews verlopen traag genoeg dat de augustus-pin de meest recente goedgekeurde snapshot is.

Sunset-risico

De snapshot van augustus 2024 zit comfortabel voorbij het vroege einde van OpenAI's typische deprecation-horizon van twaalf tot achttien maanden voor gedateerde modellen. De deprecation-datum is dichterbij dan de launch-datum.

Plan de migratie voordat de e-mail binnenkomt. Kies een doel — meestal gpt-4o-2024-11-20 voor de qua gedrag meest vergelijkbare opvolger, of GPT-4.1 voor een meer toekomstgerichte zet. Draai de eval. Bouw de diff. Zorg dat de migratie klaarstaat om uit te rollen binnen een release-window van jouw keuze, niet als reactie op een deprecation-notice.

Wat er veranderde in de november-snapshot

Als je een bump van augustus naar november overweegt, zijn dit de delta's die het waard zijn om te kennen:

Redeneren. November is zichtbaar sterker op multi-step-prompts en chain-of-thought-achtig werk. De redenering van de augustus-snapshot is niet slecht; die van november is beter.

Schrijfkwaliteit. November behandelt long-form schrijven met meer variatie in zinsstructuur en minder van de lichte stijfheid die augustus af en toe produceerde.

Refusal-kalibratie. November is op sommige grensgevallen iets minder agressief met weigeringen dan augustus. Bepaalde prompts die augustus afwijst, gaan op november probleemloos door.

Randgevallen van structured outputs. Het strikte schema-gedrag blijft behouden, maar de afhandeling van specifieke hoekgevallen is op kleine manieren verschoven. Als je downstream-parser gevoelig is voor die specifieke details, plan dan een echte eval-cyclus, niet alleen een tag-swap.

Pin-patroon

Het pragmatische patroon:

  • Pin in eval, CI en geaudite workflows.
  • Floaten in productieverkeer.
  • Wekelijks diffen tussen pinned en floating tegen een vaste promptset om gedragsdrift op te vangen.
  • Specifiek voor de augustus-snapshot: zorg voor een gedocumenteerd migratieplan naar november of naar GPT-4.1 voordat de deprecation aanbreekt.

Voor de floating tag en het huidige gedrag, zie GPT-4o. Voor de bredere familie-richting, zie GPT-4.1.

Wanneer je het kiest

Gebruik gpt-4o-2024-08-06 wanneer:

  • Een pipeline gebouwd rond het oorspronkelijke strikte structured-outputs-gedrag reproduceerbaarheid nodig heeft.
  • Een compliance-regime deze specifieke identifier heeft goedgekeurd.
  • CI-tests golden completions hebben die aan deze snapshot zijn gekoppeld.

Richt je voor nieuwe builds op een nieuwer model. De augustus-snapshot was een mijlpaal; productieverkeer hoort ergens dichter bij de voorkant van de rij.

Laatste technische review: 22-05-2026 — Tokonomix.ai

gpt-4o-2024-08-06 — illustration 2gpt-4o-2024-08-06 — illustration 3

Provider-vergelijkingLIVE

Provider-vergelijking
Vergelijk elke aanbieder van dit model — prijs, kwaliteit, latency en uptime.
Azure OpenAI (EU - Sweden)EU
Invoerkosten$3.58
Uitvoerkosten$14.30
Kwaliteit✓ beste1087
Latency (p50)Nog niet getest
UptimeNog niet getest
Prijzen per 1M tokens via Tokonomix
OpenAIVSDit aanbod
Invoerkosten✓ beste$3.25
Uitvoerkosten$13.00
Kwaliteit1074
Latency (p50)✓ beste565 ms
UptimeNog niet getest
Prijzen per 1M tokens via Tokonomix

Consensus-intelligentie

MODEL-BREED

Consensus-signalen zijn model-breed — nog niet per provider gesplitst.

8.0

Agent-bruikbaarheid (1–10)

—

Precisie-score

0

Unieke bevindingen

0

Gevalideerde verzoeken

Ernst van bevindingen

■ Hoog 100%■ Middel 0%■ Laag 0%

Community-stemmenLIVE

Community-stemmen
Wat echte bezoekers vinden — per provider.
Azure OpenAI (EU - Sweden)EU

Nog geen community-stemmen.

OpenAIVS

Nog geen community-stemmen.

Meer resultaten — per provider

Kwaliteit per categorie

Code generatieCreatiefFeitelijkMeertaligheidRedenerenZorg

Game-rubriek

Nog geen data.

Jury-oordeel

■ OK 86%■ Deels 7%■ Fout 7%

Games & arena

Nog geen data.

Snelheid & gezondheid

565 ms

Latency (p50)

—

Uptime

Vraag & antwoord — bladerenLIVE

1 van 80
🧠 intelligentieOpenAIreasoning · 2026-10-25score: 100

A bat and a ball together cost $1.10. The bat costs $1.00 more than the ball. How much does the ball cost? Show your reasoning step by step.

To solve this problem, let's define two variables: - Let \( x \) be the cost of the ball in dollars. - According to the problem, the bat costs $1.00 more than the ball, so the cost of the bat would be \( x + 1.00 \) dollars. The total cost of the bat and the ball together is given as $1.10. We can set up the following equation: \[ x + (x + 1.00) = 1.10 \] Simplifying the equation: \[ x + x + 1.00 = 1.10 \] \[ 2x + 1.00 = 1.10 \] Now, isolate \( 2x \) by subtracting 1.00 from both sides: \[ 2x = 1.10 - 1.00 \] \[ 2x = 0.10 \] Next, solve for \( x \) by dividing both sides by 2: \[ x = \frac{0.10}{2} \] \[ x = 0.05 \] Thus, the ball costs $0.05.

Test-historie — alle providersLIVE

Kwaliteitsscore over tijdlaatste 98
10-1810-25
Snelheid — p50-latentie over tijdlaatste 565 ms
10-1210-30